基金申请20130219

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1、基于大数据的电子商务虚假评价过滤与信任预测方法摘要：随着电子商务的飞速发展，网络消费欺诈和企业恶性竞争等问题也日益突出，在线信任系统在保障网络交易安全与稳定、防止恶意欺诈，建立良好的信任关系，促进电子商务健康发展起到积极作用。由于网络购物的虚拟性、匿名性和自由性等特点，虚假评价导致信任推荐系统自身就是不可信的，更谈不上得到用户的满意。因此，如何过滤信任的虚假评价、建立可信的信任度模型和信任预测机制成为当前研究的热点问题。本项目将电子商务交易过程和信任评价过程抽象为复杂网络，将信任虚假评价过滤和信任行为预测转化为网络链路过滤和预测两个关键问题，

2、并构建统一的网络链路过滤与预测模型，基于最大似然估计、图论聚类和隐马尔科夫链等理论研究链路过滤和预测方法。本项目为信任模型与管理机制研究开创一个新的思路，对信任评价模型与预测的核心理论问题的研究具有重要价值和应用前景，对于链路过滤与链路预测研究的理论基础的建立和完善，可以起到推动和借鉴作用。Withtherapiddevelopmentofe-commerce,theproblemsoncheatsinnetworkshoppingandmalignantcompetitionofenterprisesarebecomingmoreandmo

3、reserious.Onlinetrustsystemhasapositiveroleforensuringsafeandstablenetworktrades,protectingmalignantcheats,buildingwelltrustrelationsandpromotinghealthydevelopmentine-commerce.Sincethenetworkshoppingwiththevirtual,anonymandfreecharacteristic,falseevaluationleadstotrustrecom

4、mendersystemitselfisincredibleforusers,letaloneusers’satisfaction.Hence,howtofilterfalseevaluationandbuildcredibletrustmodelandpredictivemechanismwillbecomecurrenthotspots.Thisprojectabstractsecommercetradeprocessandtrustevaluationprocessintocomplexnetwork,andtransformsfals

5、eevaluationfilteringandtrustbehaviorpredictingintolinkfilteringandpredicting.Unifiedlinkfilteringandpredictingmodelisbuiltandrespectivemethodsareexploredbasedonmaximumlikelihoodestimator,graphclusteringandHMM.Thisresearchstartsanewsolutionfortrustmodelandmanagement,whichisa

6、nimportantvalueandapplicationforthecoreproblemsoftrustevaluationmodelandprediction,andapromotionandreferenceroleforbuildingandimprovementoftheoreticalbasisinlinkfilteringandpredicting.（一）立项依据与研究内容1.项目的立项依据1.1问题的提出随着网络的飞速发展，网络交易急速递增，网络购物市场呈指数级增长。截至2012年底，中国网民规模达5.64亿，其中购物用户2

7、.42亿，比前年递增24.8%[1];据中国电子商务统计中心统计，2012年，中国网络购物市场交易额突破万亿，其中C2C市场占90%以上[2]。中国C2C电子商务发展迅猛，在网络购物用户规模保持快速扩张的同时，市场结构进入加速优化期，但是网购消费欺诈、用户信息泄露、企业恶性竞争等问题在2012年更加突出[1]。实证研究表明，在线信任系统在保证网络交易安全、稳定、防止恶意欺诈，建立良好的信任关系，促进网络市场健康发展发挥着积极作用[3]。由于C2C网络购物的虚拟性、匿名性和自由性特点，恶意用户通过随机的、周期的或共谋进行欺骗评价来攻击或提升其他

8、用户，导致了信任评价存在虚假信息，严重扰乱市场公平性。信任评价反映了评价者对服务提供者提供的产品或服务的质量、满意度等各方面的反馈，一般来说，评价越高表示该产品或服